贝叶斯回归与传统回归的主要区别在于将参数视为概率分布，从而量化预测的不确定性。这种方法在医疗诊断、自动驾驶和金融预测等高风险场景中尤为重要，因为它提供了预测的置信区间，帮助决策者理解模型的信心。使用Python的scikit-learn库可以方便地实现贝叶斯回归，模型不仅能给出预测值，还能提供预测的不确定性。